AI × サーキュラーエコノミー

1. AIごみ選別ロボットによる埋立回避

AMP Robotics × バージニア州ポーツマス市（RDS施設）

• 内容：市域の一般廃棄物（MSW）150 t/日をAIで材質別に自動仕分け。
• 成果：リサイクル＋有機分別で60 %超の埋立回避を実証。90 %超の稼働率で人手とコストを圧縮。
• 自治体適用ポイント：既存最終処分場併設型に後付け可能。日本の広域ごみ処理組合でもPFI方式で導入しやすい。Business Wire

2. センサー×AIでごみ収集ルート最適化

Enevo “SmartPlans” × ロッテルダム市

• 内容：超音波センサーが地下式コンテナの充填率をリアルタイム送信し、AIが収集トラックの最適ルートを自動生成。
• 成果：パイロットで収集コスト20 %削減・溢れごみゼロを達成。CO₂排出も大幅減。
• 自治体適用ポイント：回収を民間委託している場合でも、センサーとSaaSのみで運用開始できる。日本の地下式容器や観光地の景観配慮型ごみ箱にも転用可能。ICOS

3. 市民参加型リサイクルロボット

ソウル市松坡区「AIリサイクルロボット」

• 内容：公園に設置したロボットがカメラで缶・PETを識別し自動圧縮。投入ごとにポイント付与し市民行動を促進。
• 成果：区のプラスチック・金属リサイクル率を底上げ、市民の分別精度向上にも寄与。
• 自治体適用ポイント：インセンティブ設定（地域通貨・ポイント）と組み合わせることで、観光地や大型施設の分別強化に効果。AJU PRESS

4. AIカメラで給食・公共施設の食品ロス削減

Winnow Vision × Marriott 53ホテル（公共食堂へ横展開可）

• 内容：カメラ＋重量センサーで廃棄時に食材を自動識別し、献立・発注量をAIが自動最適化。
• 成果：6 か月で食品廃棄25 %減、同等規模施設で最大50 %削減目標を設定。
• 自治体適用ポイント：学校給食センターや市庁舎・病院など大量調理現場に導入すれば即効性が高い。調理済み重量ベースでのKPI管理が可能。ESG News

5. 都市レベルのデジタルツイン＋ドーナツ経済

アムステルダム市「Digital Tools for Circular Economy」

• 内容：都市ドーナツモデルにAI・デジタルツインを重ね、食品・消費・建設の３バリューチェーンをリアルタイムで可視化。
• 成果：2030年までに一次資源使用50 %削減を定量目標化し、市民・企業の行動変容を誘発。
• 自治体適用ポイント：材料フローの可視化ダッシュボードを作成し、条例改定や補助金設計に活用。先行都市のテンプレートやOSSツールが公開されており導入コストを抑えられる。Amsterdam Smart City

6. 横浜市「サーキュラーエコノミーplus」× 官民データ活用

• 内容：DX推進本部と「共創フロント」をハブに、AI・IoT提案を民間から公募。リビングラボ形式で食品ロス、水平リサイクル、空き家活用など複数プロジェクトを同時進行。
• 成果：官民データ活用推進条例を基盤に、市民サービスや資源循環を両立。2024年には廃棄物処理業者7社と資源循環プラットフォームも立ち上げ。
• 自治体適用ポイント：条例＋公民連携窓口の整備により、AI案件を持続的に呼び込むガバナンスモデルとして参考になる。MLIT

すぐに動けるステップ（共通）

1. 課題別KPIを設定：例）リサイクル率、食品ロス率、ルート走行距離など。
2. PoC→スケールの設計：まず1施設・1地区で実証し、効果検証後に全市展開。
3. 調達・契約の柔軟化：成果連動型（PFS/ESCO）やPFIを活用し、AIベンダーの初期投資を誘導。
4. データ連携基盤の整備：既存スマートシティDBやGISとAPI接続し、運用部局間のサイロ化を防ぐ。